智元机器人
优才-具身智能算法研究员（空间智能方向）-觅蜂子公司
优才-具身智能算法研究员（空间智能方向）-觅蜂子公司
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
3D Gaussian Splatting
Pytorch
Slam
三维重建
强化学习
机器人
深度学习
物体姿态估计
AI 估算 · 35k–60k
上海高级算法研究员，B轮融资中大型企业，技能稀缺，薪资竞争力强，预计35-60k*14月。
职位详情
关于这个职位
该职位聚焦于具身智能中的空间智能与三维重建方向，研发前馈式3D Gaussian Splatting场景重建算法、实时SLAM系统以及人体-物体交互重建技术
作为算法研究员，你将负责将前沿论文转化为可工作的原型，并与强化学习团队协作构建世界模型
适合在计算机视觉、机器人学或图形学领域有深厚背景的求职者
最低要求
计算机视觉、机器人学、机器学习、图形学等相关专业硕士及以上学历，博士优先
在以下至少一个方向有深入研究和项目经验：
三维重建/SLAM/3D Gaussian Splatting/物体姿态估计/人体手部重建
模仿学习（BC、ACT、Diffusion Policy）、强化学习（PPO、SAC）、机器人控制（MPC、力控）、VLA架构（RT-2、PaLM-E等）
多模态预训练（CLIP、LLaVA）、大模型微调（LoRA、RLHF）、自动标注、数据合成与数据策略
扎实的编程能力：精通Python，熟悉C++，熟练使用PyTorch/JAX等深度学习框架
熟悉至少一种仿真器（Isaac Sim、Mujoco、PyBullet）或真实机器人平台
具备优秀的学习能力、逻辑思维与跨团队协作精神，能够快速将前沿论文转化为可工作的原型
工作职责
研发前馈式（Feedforward）3D Gaussian Splatting 场景重建算法，从稀疏多视角或单目视频毫秒级输出紧凑3D高斯表示，支持动态更新与压缩
构建实时SLAM系统（融合传统/NeRF/3DGS方法），处理自我中心（egocentric）与人中心（exocentric）混合输入，输出机器人坐标系下的稠密几何、物体6DoF位姿及相机轨迹
开发人体-物体交互（HOI）重建：从多视角外部视频重建物体网格+姿态、人体SMPL/手部MANO参数
从单目自我中心视频实时重建手部与接触关系，生成时空对齐的HOI轨迹
设计自动标定与数据预处理管线（多相机外参自标定、时间同步、空间对齐），为下游模型提供规范化输入
向端到端模型输出可消费的空间Token（如场景图序列、可操作实体列表、接触点坐标），并与RL组协同提供动态场景下的状态预测（世界模型）
优先资格
有真实机器人（机械臂、人形、四足）部署经验，特别是高复杂度操作任务（装配、双手协作）
在CVPR/ICCV/ECCV/CoRL/ICRA/RSS/NeurIPS等顶会发表论文，或有高质量开源贡献
处理过Ego4D、HoloAssist或自采机器人混合数据，有Sim2Real迁移实战经验
熟悉ROS/ROS2，有实时系统或嵌入式开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处具身智能热门赛道，技术前沿，发展空间大
- 公司B轮融资，资金充裕，团队技术氛围浓厚
- 技术难度高，需要同时掌握计算机视觉、深度学习和机器人学
- 岗位对研究能力要求高，需要快速阅读并实现前沿论文
- 适合具有CV/机器人研究背景、热爱算法创新、渴望在具身智能领域做前沿探索的求职者
缺点 / 挑战
- 工作内容极具挑战性，能快速积累三维视觉与机器人核心技能
- 可能面临跨团队协作沟通成本，以及Sim2Real迁移的工程挑战
角色解读
- 在具身智能前沿领域深耕，可向技术Leader或首席科学家方向发展
- 积累空间智能与机器人控制经验，未来可转型为机器人算法架构师
- 有机会参与顶级会议论文发表，提升学术影响力，或转向产品化落地
- 研发前馈式3DGS场景重建算法，实现毫秒级输出紧凑高斯表示
- 构建融合传统/NeRF/3DGS的实时SLAM系统，输出稠密几何与物体位姿
- 开发人体-物体交互重建，包括多视角和单目视频的HOI轨迹生成
- 设计自动标定与数据预处理管线，为端到端模型提供空间Token
- 精通Python和C++，熟练使用PyTorch/JAX等深度学习框架
- 深入理解三维重建、SLAM或3D Gaussian Splatting
- 熟悉至少一种仿真器（Isaac Sim、Mujoco、PyBullet）或真实机器人平台
- 具备快速将前沿论文转化为原型的能力，逻辑思维与跨团队协作能力
申请策略
- 关注智元机器人的技术路线，了解其在具身智能领域的布局
- 准备一个展示自己最快实现论文的案例，体现快速转化能力
- 突出三维重建、SLAM或3DGS相关项目经验，展示算法实现细节
- 强调编程能力，列出Python/C++/PyTorch的熟练程度和项目成果
- 如有论文或开源贡献，重点标注顶会名称或GitHub链接
- 可补充仿真器使用经验，如Isaac Sim或Mujoco
- 学习RL基础，了解PPO、SAC等算法，提升与世界模型协同的能力
面试指南
- 先概述核心方法，再分步骤说明实现细节，最后强调创新点和实际效果
- 解释3D Gaussian Splatting的原理及其在SLAM中的潜在优势
- 如何设计一个从多视角视频重建人体-物体交互的 pipeline？
- 描述一个你曾经实现的深度学习算法，并说明优化过程
- 给定稀疏多视图，如何实现毫秒级的3D场景重建？
- 谈谈你对Sim2Real迁移的理解，以及你在项目中遇到的挑战
- 复习3DGS、SLAM相关论文，准备简洁的技术解释
- 整理过往项目中的关键成果和遇到的困难，总结解决方案
职位点评
75
综合评分
前沿具身智能研发岗，技术成长空间大，薪资有竞争力，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿挑战的求职者，对WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
75中等
薪资预计较高，但B轮公司稳定性一般，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
95较高
技术栈前沿，成长空间极大，论文转化和团队协作利于技能积累。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3D Gaussian Splatting、SLAM、NeRF、SMPL、MANO、PyTorch、JAX、Isaac Sim、Mujoco、PyBullet
业务类型profit_center
工作生活
40较低
明确现场办公，上海核心地段，但推测可能存在高强度研发压力。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
具身智能属于高速增长赛道，技术创新社会影响力较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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